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短期气候实习：大气环流特征的Python代码表征

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简介：
本项目旨在通过Python编程学习和分析大气环流特征，采用短期气候实习的方式，结合实际数据，增强学生对气候变化的理解与研究能力。 计算1991年至2020年（共30年）1月500hPa的平均位势高度场，并绘制环流平均图；然后计算2008年1月500hPa位势高度距平，即相对于气候态的偏差，并制作相应的环流距平图。接下来，还需计算2008年1月500hPa位势高度纬向偏值（指与该月份同层经度平均后的差额），并绘制出对应的环流纬向偏离图。

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  • 短期气候实习：大气环流特征的Python代码表征
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    本项目旨在通过Python编程学习和分析大气环流特征，采用短期气候实习的方式，结合实际数据，增强学生对气候变化的理解与研究能力。 计算1991年至2020年（共30年）1月500hPa的平均位势高度场，并绘制环流平均图；然后计算2008年1月500hPa位势高度距平，即相对于气候态的偏差，并制作相应的环流距平图。接下来，还需计算2008年1月500hPa位势高度纬向偏值（指与该月份同层经度平均后的差额），并绘制出对应的环流纬向偏离图。
     
  • 短期气候预测Python实习.zip
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    本项目为短期气候预测的Python编程实习资料，包含数据处理、模型构建及结果分析等内容，适合学习气象学与Python结合的应用。 短期气候预测的Python代码实现。
     
  • 短期气候预测实习-Python实现.rar
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    本资源为短期气候预测的Python编程实践项目，包含数据处理、模型构建及结果分析等内容。适合学习气象学与数据分析的学生使用。 这是一个用Python实现的示例程序，用于进行短期气候预测。压缩包无需解压密码，可以放心使用。
     
  • 短期气候预测资料汇总（含课件、实习代码及复习总结）
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    本资料集汇集了关于短期气候预测的关键信息，包括详尽的教学课件、实用的实习编程代码以及系统的学习与复习指南，旨在帮助学生和研究人员深入理解并掌握短期气候预测的技术与方法。 南京信息工程大学大气科学学院大三下学期短期气候预测课程的资料包括实习课的Fortran代码（直接运行即可）、期末复习材料（自己汇总整理）、老师上课PPT以及部分参考文献pdf，旨在帮助学弟学妹们更好地学习和理解这门课程，并在期末复习时减少压力，将更多的精力放在必修课的学习上。
     
  • 基于Python的短期气候预测与中国夏季降水及环流异常分析图表绘制
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    本研究利用Python进行数据分析与可视化，探讨了中国夏季降水和大气环流异常，并进行了短期气候预测。通过图表清晰呈现关键发现。 包含所需的数据。
     
  • 新疆过去近50年气候变化特征（截至2014年）
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    本研究综述了自上世纪70年代以来新疆地区的气候变化趋势，重点分析至2014年的气温与降水变化情况。 基于新疆地区23个气象站从1960年至2009年的历史气候数据，本段落运用线性倾向估计方法分析了近50年来该地区的气候变化特征。结果显示，在过去五十年中，新疆的能量供给因子（包括最高温度、最低温度和平均气温）均呈现显著上升趋势；而日照时长与年温差则表现出明显的下降趋势，并且云量的变化不明显甚至略有减少。空气动力因子中的风速也呈现出较为明显的下降态势。在湿度方面，相对湿度及降水量略微增加，但水汽压有较大幅度的提升。因此，在过去五十年里，新疆地区的气候总体上向着湿润化方向发展，气温变暖且变得更加湿润。
     
  • Python代码实现气候温度预测.zip
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    本项目为一个使用Python编程语言开发的气候温度预测工具。通过分析历史气象数据，采用机器学习算法进行建模，以预测未来的气温变化趋势，助力环境研究与灾害预防。 温度预测可以使用Python实现。你可以通过分析历史天气数据来建立模型，并利用机器学习算法进行未来温度的预测。常用的库包括pandas、numpy以及scikit-learn等。此外，还可以考虑使用时间序列分析方法，如ARIMA或LSTM神经网络，以提高预测准确性。
     
  • Python代码实现的Sift特征提取
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    本项目采用Python编程语言实现了SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，用于图像中关键点和描述符的高效检测与匹配。 使用SIFT提取特征描述子对图像进行处理，并通过调用os.system()函数来执行sift.exe文件。
     
  • 大学复习资料—气象学及气候学.rar
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    本资源为大学气象学及气候学课程的复习资料，涵盖重要知识点和习题解析，适合期末备考使用。 大学复习资料-气象学与气候学.rar
     
  • Python版本的LBP特征代码
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    这段Python代码实现了LBP（局部二值模式）算法，可用于图像处理和计算机视觉领域中纹理描述与分类任务。 LBP（局部二值模式）是一种用于描述图像局部纹理特征的算子，具有旋转不变性和灰度不变性等显著优点。该方法最初由T. Ojala、M.Pietikäinen 和 D.Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。LBP提取的是图像中的局部纹理特征。